YOLO-V5分类实战

数仓开发之DWD层完整使用 (第五章)

新老访客状态标记修复3）分流2、思路1）数据清洗（ETL）2）新老访客状态标记修复（1）前端埋点新老访客状态标记设置规则（2）新老访客状态标记修复思路3）利用侧输出流实现数据拆分（1）埋点日志结构分析（2）分流日志分类
小坏讲微服务·2024-09-13 13:22

线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种用于分类和降维的技术。
ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:20

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。
ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

品牌刷屏，必须了解的几件事

1刷屏分几类其实刷屏也是分类的，有主动刷屏的、有被动刷屏的、也有二者结合型的。1、主动刷屏型很多公司都会主动去刷屏，按照公司规模和操作大致可以
老聂谈品牌·2024-09-13 13:19

软考架构-架构风格

架构设计的核心问题是能否达到架构级的软件复用架构风格定义了用于描述系统的术语表和一组指导构架系统的规则二、风格分类架构风格考点说明数据流-批处理传统编译器，每个阶段
zyhJhon·2024-09-13 12:45

MyBatis Plus 实战详解

一、引言MyBatisPlus（简称MP）是MyBatis的增强工具，旨在简化开发、提高效率。它保留了MyBatis的强大功能，并在其基础上进行了扩展和优化，提供了强大的CRUD操作、配置选项、条件构造器等功能。本文将详细介绍MyBatisPlus的安装、配置、基本操作以及分页和条件查询的使用。二、安装与配置1.添加依赖首先，在Maven项目的pom.xml中添加MyBatisPlus的依赖。以下
Aries263·2024-09-13 12:14

Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术（五）

每一课不仅包含理论讲解，更有实战代码示例，助力读者快速将所学应用于实际项目中，提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
极客代码·2024-09-13 11:11

Explore-Flutter-FireStore: 使用Flutter结合Firebase Firestore的实战指南

Explore-Flutter-FireStore:使用Flutter结合FirebaseFirestore的实战指南Explore-Flutter-FireStoreThisisaFlutterAppwithFirebase'sCloudFireStoreDatabaseandGoogleMap.ThisapprepresentsthatBeautifulUIcanbeimplementedwi
戴洵珠Gerald·2024-09-13 10:08

MySQL之DQL简单查询

2.SQL语言分类SQL语言可分为如
忧郁的西红柿·2024-09-13 10:36

【时时三省】tessy 单元测试 && 集成测试 专栏 文章阅读说明

目录1，关于更新2，关于文章阅读3，关于文章分类1，单元测试2，集成测试3，通用便捷操作4，编译问题集锦5，需求管理6，CTE的使用7，tessy自动化执行用例----通过bat命令行接口山不在高，有仙则名
时时三省·2024-09-13 10:05

Firestore 与 Android 架构组件实战示例

Firestore与Android架构组件实战示例firestore-android-arch-componentsFirestoresamplewithAndroidarchitecturecomponent
张栋涓Kerwin·2024-09-13 10:33

HarmonyOS学习(十一)——安全管理

文章目录1、权限等级划分2、权限类型system_grant（系统授权）user_grant（用户授权）3、动态申请权限列表单4、访问控制开发步骤4.1、权限申请5、实战：访问Camera授权5.1、申请
ImomoTo·2024-09-13 09:57

巴厘岛游记

他不听，任性地拉着我看电影，结局就是第二天早上两人慌慌张张地倒腾行李，还好我之前分类存放，不至于忘记东
霞光和蓝天·2024-09-13 08:30

Kafka 实战 - Kafka分区和副本机制理解

ApacheKafka的分区（Partition）和副本（Replica）机制是其核心架构和可靠性保证的关键组成部分。以下是对其理解的详细解释：分区（Partition）分区概念：在Kafka中，每个主题（Topic）可以被划分为多个分区。分区是一个有序的、不可变的消息序列。这意味着消息在分区中按生成顺序存储，每个消息都有一个唯一的偏移量（Offset）。目的：分区的主要目的是为了水平扩展和并行处
用心去追梦·2024-09-13 07:15

SpringBoot : SpringBoot自定义的ApplicationContext实现类

文章目录1.美图2.概述3.在传统spring框架下的扩展方式4.探寻SpringBoot框架下的扩展方式5.如何设置自定义的ApplicationContext实现类6.实战使用自定义的ApplicationContext
九师兄·2024-09-13 05:32

计算机视觉中的数据增强方法总结

本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，RandomErasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask
CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

HarmonyOS NEXT开发实战：网络请求库-http

前言网络封装的目的，在于简洁，使用起来更加的方便，也易于我们进行相关动作的设置，如果，我们不封装，那么每次请求，就会重复大量的代码逻辑，如下代码，是官方给出的案例：//引入包名importhttpfrom'@ohos.net.http';//每一个httpRequest对应一个HTTP请求任务，不可复用lethttpRequest=http.createHttp();//用于订阅HTTP响应头，此
太空人_喜之郎·2024-09-13 03:15

BACKGROUND ON THE ISSUE

问题背景想想几个一般的标题，在这个标题下这个问题可能的分类。例如，如果问题涉及刑事调查，标题可能是“犯罪”、“犯罪学”、“警察”和一种或多种特定类型的犯罪，如“入室盗窃”。
Reiko丶·2024-09-13 02:55

基于VGG的猫狗识别

由于猫和狗的数据在这里，所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理：importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
卑微小鹿·2024-09-13 02:11

Spring中FactoryBean的高级用法实战

❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」，wx号:「liwu0213」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基文章目录前言基本用法创建多例对象创建代理获取原始FactoryBean利用SPI获取对象ServiceListFactoryBean获取所有SPI对象FactoryBean应用场景1.延迟初始化2.依
码到三十五·2024-09-13 02:41

分类算法可视化方法

可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。
dundunmm·2024-09-13 02:39

Linux虚拟化网络之路由转发实战

一、Linux路由配置如果要在不同网段直接通讯，需要添加路由，Linux添加路由命令如下：route[add|del][-net|-host]target[netmaskNm][gwGw][[dev]If]add:添加一条路由规则；del:删除一条路由规则；-net:目的地址是一个网络；-host:目的地址是一个主机；target:目的网络或主机；netmask:目的地址的网络掩码；gw:路由数据
wespten·2024-09-13 01:32

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。
可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

即时通讯技术文集（第16期）：IM架构设计技术精选(第一部分) [共17篇]

为了更好地分类阅读52im.net总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第16期。
jackjiang20212·2024-09-13 00:12

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。
qq1744828575·2024-09-13 00:25

启动速度与执行效率优化项目实战（二）：启动黑白屏解决

img为什么会有黑白屏在桌面点击应用图标后，在app进程没有创建的情况下，需要时间创建app进程，初始化资源，以及启动首页Activity的（这里讨论的首页是指AndroidManifest里面标志的启动页），这就意味点击图标不能马上看到启动页。为了不让用户有卡顿的感觉，谷歌有了PreviewWindow，在启动页没有绘制完成时，会先初始化一个Window，我们通常看到的黑屏或白屏，就是这个预览窗
bug音音·2024-09-12 23:12

过年必备仪式：清扫

整理，清扫，改分类的分类，还清理的清理。就像写工作总结似的，把平时有用的没用的整理整理，擦拭擦拭。没有的，短缺的必须品给补齐。打扫得过程中，总能找到丢了很久的物件儿。
甜甜sweet·2024-09-12 23:37

R-Drop pytorch实现

Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。
warpin·2024-09-12 21:39

Java反射语法

1.2获取Class类对象的三种方式【应用】三种方式分类类名.class属性对象名.getClass()方法Class.forName(全类名)方法示例代码publicclas
精进攻城狮@·2024-09-12 21:36

多道程序设计和分时

分类：（3类）多道程序设计分时简单批处理一些其他补充1多道程序设计1.设计起因：单用户通常不能总使cpu和设备在所有时间都忙碌。
yanlingyun0210·2024-09-12 20:03

Python爬虫入门实战：抓取CSDN博客文章

一、前言在大数据时代，网络上充斥着海量的信息，而爬虫技术就是解锁这些信息宝库的钥匙。Python，以其简洁易读的语法和强大的库支持，成为编写爬虫的首选语言。本篇博客将从零开始，带你一步步构建一个简单的Python爬虫，抓取CSDN博客的文章标题和链接。二、环境准备在开始之前，确保你的环境中安装了Python和以下必要的库：1.requests：用于发送HTTP请求2.BeautifulSoup：用
A Bug's Code Journey·2024-09-12 20:03

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
绍少阿·2024-09-12 20:32

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了
量子-Alex·2024-09-12 20:32

#每天一本书+一页笔记# 1588《新东方名师这样学英语》

#一生一万本计划#10000/1588【阅读日期】20220722【书名】新东方名师这样学英语【作者】《新东方英语》编辑部【关键词】英语学习经验【分类】学习方法，英语【简评】本书由新东方出品，书中文章精选自
May终身阅读者·2024-09-12 18:28

UI设计行业实战课——工具

PxCook墨刀AdobeXDVisioAxureXMindPS：这里先记录下工具吧，有些还没用过。今天开始学习设计篇咯，算是入个门吧。
玉思盈蝶·2024-09-12 18:48

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。
zjwreal·2024-09-12 17:13

RocketMQ复习

SpringCloud入门(3)RabbitMQRocketMQ学习(1)快速入门RocketMQ学习(2)深入学习RocketMQ学习(3)秒杀实战目录MQ技术对比基本概念(消费者组、订阅关系等)消费模式
slh别学了·2024-09-12 17:41

JNI 实战全面解析

JNI实战全面解析2014-11-0109:0565878人阅读评论(12)收藏举报.embody{padding:10px10px10px;margin:0-20px;border-bottom:solid1px
cyj0123·2024-09-12 16:36

《重构：改善既有代码的设计》-学习笔记二（+实战解析

returnfinalPrice;}privatedoublediscountedPrice(intdiscountLevel){if(discountLevel==2)returngetBasePrice()*0.1;elsereturngetBasePrice()*0.05;}privateintgetBasePrice(){return_quantity*_itemPrice;}优化1，2，
2401_86367399·2024-09-12 16:36

大模型实战—Ollama 本地部署大模型

Ollama本地部署大模型在当今的科技时代，AI已经成为许多领域的关键技术。AI的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到语音助手，再到智能家居系统，都有着AI的身影，而随着Facebook开源LLama2更让越来越多的人接触到了开源大模型。今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型，在GitHub超过22KStar的开源项目：ollama随着围绕着Ollama的生态走向前台，更多用户也可以方便地在自己电
猫猫姐·2024-09-12 16:34

（日更第118天）把要做的事情记录下、计划好、流程化

最近自己一直在思考如何解决这个问题，把自己思考的几点想法与朋友们分享一下：有以下四个步骤：记录、分类、排序、执行。
水云川流·2024-09-12 15:50

python实现快速幂

如果使用循环来计算显然效率是很低的以下有三种方法实现快速幂方法一，python自带函数pow(a,b,mod)，其中a为底数，b为指数，mod是对该数取模，mod参数有时候可以不传a=pow(5,9)方法二，利用递归实现快速幂，该方法需要注意分类讨论
Ronaldinho Gaúch·2024-09-12 15:59

10月活动+田园风光+10.15

打卡第二天：整理一级分类（建立数量为5-6个）和二级分类4-6个（建立数量为4-6个），参考加一老师的分类。加一老师的分类深得我意，感觉不需要大动就可以作为自己的分类。
幽蓝2022·2024-09-12 14:23

C#使用TCP-S7协议读写西门子PLC(四)

新建部分类文件SiemensS7ProtocolUtil.Integrated.cs主要方法读取任意连续字节数据,任意多个Byte读取--每次最多读取200个字节，如果超过200，自动分多次读取p
斯内科·2024-09-12 14:53

vue2(4)之scoped解决样式冲突/组件通信/非父子通信/ref和$refs/异步更新/.sync/事件总线/provide和inject

2.组件之间如何通信3.组件关系分类4.通信解决方案5.父子通信流程6.父向子通信代
章小絮·2024-09-12 13:48

MySQL 常见关键字详解：初学者指南

为了帮助初学者更好地理解和记忆这些关键字，我们可以根据其功能将它们进行分类。关键字分类1.数据查询关键字用于从数据库中检索和查看数据。SELECT:用于选择和提取数据。WHERE:用于过滤查询结果。
Mr_Paizong·2024-09-12 12:44

C#使用TCP-S7协议读写西门子PLC(二)

PLC，西门子PLC作为Socket通信的服务端【TCP-Server】在读写PLC之前，我们先进行Socket-Client程序编写，用于连接TCP服务端【也就是西门子PLC】，为了方便进行，我们使用部分类
斯内科·2024-09-12 12:43

实战项目：俄罗斯方块（七）

文章目录自我介绍图形存储及输出设置类型设计图形输出代码设计要实现的结果展示user_global.c(全局变量的C文件)user_print.huser_print.cmain.c你的点赞评论就是对博主最大的鼓励当然喜欢的小伙伴可以：点赞+关注+评论+收藏（一键四连）哦~自我介绍  Hello,大家好，我是小珑也要变强（也是小珑），我是易编程·终身成长社群的一名“创始团队·嘉宾”和“内容共创官”,
小珑也要变强·2024-09-12 12:12

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广
花落指尖❀·2024-09-12 11:04

认识向量数据

标签管理的复杂性：随着分类和标签数量的增加，管理变得复杂，
追风2019·2024-09-12 11:03
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